细化算法在干涉圆环参数提取中的作用

为解决光学干涉图像亮暗不均和噪声对干涉圆环半径和圆心识别的影响问题,以Matlab仿真图像为对象,研究细化算法在圆环参数提取中的作用。首先,在仿真干涉同心圆环图像中加入噪声和亮暗不均的因素;然后,在预处理基础上依次应用二值算法、细化算法得到二值图和细化图;最后,分别在预处理图、二值图和细化图上进行Hough变换提取半径和圆心。对比研究发现,二值化基础上的细化处理可以极大地减少亮暗不均的影响,抑制噪声,不仅能够消除粗大误差,提高提取精度,而且使得识别结果变得更加稳定。

一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法

针对现有交通标志检测算法对小尺寸交通标志特征提取不充分、检测精度低、速度慢等问题,文中提出一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法。首先,为使网络更关注小交通标志的检测,在主干网络中添加一条浅层特征提取分支,获得浅层特征图,并与具有较强语义信息的深层特征图融合,改善浅层特征图的感受野;其次,在Yolov5颈部网络引入GSConv模块,通过深度可分离卷积与普通卷积信息渗透、网络通道减半压缩的方式提高算法的检测性能;最后,利用完备交并比(CIoU)损失函数加快模型收敛,提高检测速度。实验结果表明,改进后的Yolov5网络模型性能有所上升,在TT100K交通标志数据集上平均精度均值mAP可达83.56%,相较于原始Yolov5基本框架mAP提升2.24%,且检测速度FPS可达40.5 f/s,满足实时性要求。

一种基于模板的二阶段ZS细化算法

二值图细化是图像预处理过程中的重要步骤之一,生成的单像素骨架图可以极大消除图像中的冗余信息,提取图像特征,对后期图像处理有重要作用。ZS细化算法迭代次数少、细化速度快,适合处理直线、T型交叉点和拐角等结构,但ZS细化算法中存在细化不完全、二像素宽斜线畸变、轮廓分叉毛刺等问题。针对这些问题,提出一种二阶段改进细化算法。改进算法的一阶段在ZS细化算法基础上增加保留模板和额外删除模板,生成保留部分二像素结构的骨架,二阶段使用删除模板对二像素斜线冗余像素进行删除,生成单像素宽度骨架。实验结果表明,提出的改进算法在保留目标图像拓扑结构的前提下,有效解决了ZS细化算法中存在的问题,提高了细化程度,生成单像素宽度骨架。

一种改进的快速并行细化算法

对二值化的图像进行细化处理在目标识别中有着重要的应用.Zhang快速并行细化算法是一种常用的细化算法,其细化结果保持了原图像的连通性,且形态结构保持较好,无毛刺现象.但是细化后结果不能保证为单一像素,这为图像的后期处理带来了困难.本文对Zhang并行细化算法进行了改进,实验结果表明改进后的细化结果保证为单一像素,且又保持原有算法的优点.

数学形态学的细化算法

对目标图象进行细化处理，提取其骨架，在目标检测、图象编码以及光学字符识别等计算机视觉、图象处理与模式识别领域都有着广泛的应用．在定义了数学形态学图象轮廓和骨架的基础上，提出了基于两组结构元素模板的数学形态学细化新算法，这两组结构元素模板分别用来去掉目标的西北、东北、东南、西南方向四个角上的点和北、东、南、西四个方向上的点．用该算法对实际的字符进行细化，获得了令人满意的结果．

一种新的指纹图像快速细化算法

针对快速并行细化算法存在的不足,即细化不全、不光滑、毛刺等缺点进行分析和研究,提出了一种新的细化算法,该算法速度快、细化全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,且光滑无毛刺,不会产生断线,实验结果非常好。

基于CT图像的三维拓扑细化算法及其在心脏CAD中的应用

提出了一种基于形态学的提取物体中轴线的连续三维细化及其后处理算法,通过迭代从物体外层逐层擦除六类简化点,最终得到物体的中轴线。然后对细化曲线进行了剪枝处理,消除了毛刺,为后续分析算法提供更为准确的中轴线。最后应用体模对算法实现的结果进行了验证和评估。该算法已成功应用到心脏CAD血管分析之中。

二维限定Voronoi网格剖分细化算法

给出了限定点、限定线在Voronoi网格中存在的充要条件,提出了二维限定Voronoi网格细化算法,通过设置初始检测带,然后细分检测带来实现限定Voronoi网格的剖分;同时证明了该算法对于任意平面线段图输入限定条件的收敛性.对于生成的限定Voronoi网格,给出了尺寸控制和质量控制算法,并对其时间复杂度进行了分析.最后通过实例验证了文中算法的有效性.

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点,针对这两种算法的不足,分析其产生的原因,并且在第二种算法的基础上,重新构建了细化模板,提出了一种新的细化算法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求,细化完全彻底,细化以后的指纹骨架在纹线中心线,并保持了纹线原有的拓外结构和细节特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。

一种保形的快速图象形态细化算法

骨架是一种重要的图象目标几何特征 .对不同形状的图象目标 ,如何快速地获得其非畸变骨架 ,是进行图象目标的形状分析、特征提取、模式识别等应用的前提 .基于数字形态学的形态细化是获取图象目标骨架的有效细化方法之一 .它采用具有一定形状的预定义结构元素 ,对图象进行形态薄化运算 ,仅需进行移位和逻辑运算就能完成 .但是形态细化一般使用序贯细化算法 ,在每次细化迭代过程中 ,只能采用单一的结构元素对目标进行薄化 ,因此存在着收敛速度慢、易产生畸变骨架等缺点 .本文提出的保形快速形态细化算法在细化迭代过程 ,每次迭代同时使用 4种不同方向的同伦结构元素与目标进行击中运算 ,并以击中运算结果的并集作为象素是否剥落的依据 ,使得目标能从各方向快速、均匀地收敛至其骨架 .对不同字体的汉字图象的实验结果表明 ,这一算法能产生均匀、整齐、畸变小的汉字骨架 ,且其运行速度比序贯形态细化方法快 4倍以上 .

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法 .通过基本细化和优化等步骤 ,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架 .

指纹图像细化的综合化算法

指纹图像细化指将指纹脊线削减为单像素宽的线条,它能够有效地提高自动指纹识别系统(AFIS)的性能.根据OPTA算法及其改进算法,结合AFIS对图像细化算法在运算速度和系统资源两方面的要求,提出一种基于快速细化算法并引入OPTA算法优点的改进算法,该算法对指纹二值图像的细化结果满足8连接条件.在FVC指纹数据库上的测试结果表明,文中算法能够获得正确的指纹细化图像,运算速度满足AFIS的要求.

一种实用并行细化算法及其实现

介绍一种实用并行细化算法，对细化模板和细化条件作了分析。实验结果表明，该细化算法获取的图象骨架不仅避免了过度腐蚀，还具有良好的连通性。

一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法 PABIT,该算法通过模板匹配的方式 ,层层剥离原始图像的边缘像素 ,使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架 ,使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线 ,最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为 1的细化图案 .由于该算法采用并行处理的模式 ,使得该算法较通常的串行算法效果更好 .经该算法细化后的结果具有保形 ,连通 。

基于生成树的图像完全细化算法

图像细化是图像处理的重要环节,已有的图像细化算法较多,但都存在一些缺陷,限制了算法的使用范围。提出一种基于生成树的图像细化算法,对原图像运用形态学细化算法预处理,对中间结果的连通分支分别建立生成树,利用树的结构特征对图像中各连通分支逐个细化。对指纹图像的实验结果表明,该算法能使图像得到完全细化并能有效的去除毛刺,减小噪声干扰,还能避免交叉点处连通度冗余现象,有较强的适应性。

工程图纸输入与自动识别的改进细化算法

系统地介绍了两种典型的细化算法OPTA算法和Hilditch算法的原理和计算机实现，分析了OPTA算法和Hilditch算法的性能与不足，并提出了一种改进的Hilditch细化算法。该算法通过借鉴OPTA算法中的模板方法有效地减小了图像骨架偏移和毛刺的影响，经实验结果观察，改进的算法使图像细化结果得到较大改善。

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓朴结构，所获得的骨架对称性好等优点。在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图象细化方法为解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。

两个快速的完全的并行细化算法

本文提出了两个并行细化算法ＦＰＴＡ１和ＦＰＴＡ２（它们都是完全的），并对算法的正确性给出了证明。通过一些典型图像模式的处理，对这两个算法和目前几个流行的并行细化算法进行了比较。结果表明，本文提出的算法，在细化质量和执行速度等方面，都具有明显的优点。

扫描细化算法的地图自动矢量化研究

根据栅格线体的形态特征设计通过对栅格线体的序贯推扫及截断扫描获取截断处的中心像素的扫描细化算法。细化结果受线体边缘条件的影响小、特征像素较少。设计了针对于扫描细化算法的自动追踪矢量化算法,其特点包括减少坐标转换量以及矢量线体节点数,光滑后趋于栅格线体中心,线体不在交点处相互打断,提高自动矢量化及其后处理工作的效率。

基于笔划类型的字符细化算法研究

字形细化可以大大简化汉字识别特征的提取过程，提高汉字识别的准确性和快速性，是字符识别最重要的预处理技术之一。文中探索并提出了一种提取字符的组成笔划并根据笔划类型直接求取各笔划的中心骨架，从而完成对字符细化的细化算法，并将其用于所研制的汽车牌照计算机自动识别系统之中，取得了令人满意的效果。